Journal of Econometrics· 2026Q1
Ağlarda Ölçüm Hatası ve Akran Etkileri
Measurement error and peer effects in networks
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Ağ verilerindeki ölçüm hatası, doğrusal ortalamalar modelinde akran etkileri tahminlerini azaltmak yerine şişirebilir ve bu durumun yanlılığı ağ yapısına ve bireysel özelliklere bağlıdır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Ağ verilerindeki ölçüm hatası, doğrusal ortalamalar modelinde akran etkilerinin tahminlerinde azaltma yerine şişmeye neden olabilir.
- Asimptotik yanlılık, bireysel özellikler ile ağ yapısı arasındaki etkileşime bağlıdır.
- Ağ yapısı, gerçek akran etkilerinin belirlenmesini kolaylaştırabilir.
- Bu yanlılığı gidermek için tutarlı GMM ve 2SLS tahmincileri önerilmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
In many practical applications, only noisy proxies for the true regressors are available, which is commonly believed to induce an attenuation bias. In the linear-in-means model, however, estimated peer effects might be inflated, potentially leading to false positives. This paper shows that the asymptotic bias depends on the interplay between individual characteristics and network links and demonstrates how the network structure can facilitate identification without the need for additional external information. Based on these identification results, we present consistent GMM and 2SLS estimators that are easily implementable. Our results are illustrated by means of a Monte Carlo simulation.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Econometrics, 2026 · DOI ↗
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Bilgisayar Ağları ve İletişim
Computer Networks and CommunicationsComputer Science